## PENGELOMPOKKAN JUMLAH PENDUDUK MISKIN DI JAWA BARAT MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS
Sapitri 1 , Rini Astuti 2 , Fadhil M Basysyar 3
1 Program Studi Teknik Informatika, STMIK IKMI Cirebon Jl. Perjuangan No.10B, Karyamulia, Kesambi, Kota Cirebon, Jawa Barat, Indonesia
2 Program Studi Sistem Informasi, STMIK IKMI Bandung Jl. Ir H. Djuana No. 96 Bandung, Jawa Barat, Indonesia
3 Program Studi Sistem Informasi, STMIK IKMI Cirebon Jl. Perjuangan No.10B, Karyamulia, Kesambi, Kota Cirebon, Jawa Barat, Indonesia Sapitri.0303@gmail.com

## ABSTRAK
Kemiskinan  adalah  kondisi  ketidakmampuan  pendapatan  seseorang  dalam  pemenuhan  kebutuhan  pokok untuk  bertahan  hidup  sehingga  tidak  menjamin  kelangsungan  hidupnya.  Kebutuhan  hidup  meliputi  kebutuhan dasar seperti sandang, pangan, tempat tinggal dan pendidikan. Menurut Badan Pusat Statiska penduduk miskin adalah penduduk yang memiliki rata-rata pengeluaran perkapita perbulan dibawah garis kemiskinan. Di daerah Jawa Barat  mengalami kenaikan dan penurunan secara tidak stabil. Pengelompokan jumlah kabupaten/kota yang memiliki  angka  kemiskinan  perlu  dilakukan  setiap  tahun  nya  agar  pemerintah  dapat  mengetahui  langkah pencegahan.  Pengelompokan  jumlah  kabupaten/kota  yang  mengalami  kemiskinan  dapat  dilakukan  dengan menggunakan berbagai metode salah satunya dengan menggunakan metode K-Means. K-Means adalah metode pembelajaran tanpa adanya pengawasan yang digunakan untuk mengelompokan jumlah data yang belum dilabel ke dalam cluster-cluster yang berbeda. Penggunaan metode K-Means ini bertujuan mengelompokan jumlah data berdasarkan kabupaten/kota yang tergolong miskin. Tujuan dilakukannya penelitian ini yaitu untuk melakukan pengelompokan pada jumlah data kemiskinan di Jawa Barat sehingga dapat digunakan sebagai informasi untuk menentukan kebijakan yang tepat untuk menyalurkan bantuan kepada masyarakat, proses untuk mendapatkan data yang akurat menggunakan Knowledge Discovery in Databases (KDD). Tujuan dari KDD yaitu proses menemukan dan mengidentifikasi pola-pola dalam data yang valid. Untuk pengolahan data dalam penelitian ini menggunakan RapidMiner .
Kata Kunci : Data Mining, K-Means dan Kemiskinan .

## 1. PENDAHULUAN
Ke l miskinan se l cara u l mu l m yakni kondisi dimana se l se l orang  atau l se l ke l lompok  orang  tidak  mampu l me l me l nu l hi  hak-hak  dasarnya  u l ntu l k  me l mpe l rtahankan dan  me l nge l mbangkan  ke l hidu l pan  yang  be l rmartabat. Ke l miskinan  adalah  masalah  yang  dihadapi  banyak ne l gara,  bahkan  yang  be l rke l mbang  pe l sat,  se l pe l rti Indone l sia.  Pe l me l rintahan  Re l pu l blik  Indone l sia  se l ndiri te l lah  me l laku l kan  be l rbagai  u l paya  u l ntu l k  me l ngatasi masalah  ini,  diantaranya  me l lalu l i  program  bantu l an sosial  se l pe l rti  Bantu l an  Langsu l ng  Tu l nai  (BLT), Program Ke l lu l arga Harapan (PKH), Ke l lu l arga Indone l sia  Se l jahte l ra  (KIS),  Kartu l Indone l sia  Pintar (KIP) dan pe l mbagian se l mbako.
Kemiskinan menggambarkan adanya kelangkaan materi  atau  barang-barang  yang  diperlukan  dalam kehidupan  sehari-hari  seperti  pakaian,  makanan  dan tempat tinggal. Seseorang dianggap sebagai penduduk miskin  jika  pendapatan  mereka  atau  akses  mereka terhadap barang atau jasa relatif rendah dibandingkan orang  lain  dalam  perekonomian.  Tingkat  pendapatan nasional yang rendah,laju pertumbuhan ekonomi yang lambat,  rendahnya  pendapatan  perkapita,  distribusi pendapatan  yang  tidak  merata,  pendidikan  yang rendah  dan  layanan  kesehatan  yang  kurang  memadai adalah beberapa penyebab kemiskinan [1]
Tu l ju l an  pe l ne l rapan  algoritma k-me l ans dalam pe l nge l lompokan  ju l mlah  data  pe l ndu l du l k  miskin  ini adalah  u l ntu l k me l ngklasifikasikan  ju l mlah  data ke l miskinan  di  kabu l pate l n/kota,  hal  ini  pe l nting  bagi pe l me l rintahan dae l rah-dae l rah de l ngan tingkat ke l miskinan tinggi dan tingkat ke l miskinan re l ndah dan se l dang.  Algoritma K-Me l ans digu l nakan  u l ntu l k me l nge l lompokan  ju l mlah  data  ke l miskinan clu l ste l r- clu l ste l r yang dapat me l mbantu l pe l me l rintahan me l nyalu l rkan bantu l an de l ngan te l pat ke l pada pe l ndu l du l k. de l ngan  baik  dan  ju l ga  te l pat  ke l pada  pe l ndu l du l k  dan Algoritma K-Me l ans e l fe l ktif  ini  me l mbantu l u l ntu l k me l nganalisis data dalam ju l mlah be l sar se l hingga cocok u l ntu l k me l laku l kan clu l ste l ring dan me l nganalisis ju l mlah data ke l miskinan di jawa barat itu l se l ndiri. Klasterisasi adalah  teknik  pengelompokan record dalam  database  berdasarkan  kondisi  tertentu. Konsep  dasar clustering adalah  mengelompokkan beberapa objek ke dalam klaster , dimana klaster yang baik  adalah klaster yang  memiliki  tingkat  kemiripan yang tinggi antara objek-objek dalam klaster tersebut dan  tingkat  ketidaksamaan  yang  tinggi  dengan  objek klaster lainnya [2].

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Penelitian Terdahulu
Penelitian  pertama  menurut  Ahmad  Husain Ardiyansyah  dan  Wisnu  Nugroho  yang  berjudul "Penerapan  Data Mining Menggunakan  Metode Clustering untuk  Menentukan  Status  Provinsi  di Indonesia  2020”    Virus Corona menyebabkan penyakit  flu  biasa  sampai  penyakit  yang  lebih  parah seperti  Sindrom  Pernafasan  Timur  Tengah  (MERS- CoV)  dan  Sindrom  Pernafasan  Akut  Parah  (SARS- CoV).  Virus Corona adalah zoonotic yang  artinya ditularkan  antara  hewan  dan  manusia.  Berdasarkan Kementerian  Kesehatan  Indonesia,  perkembangan kasus  Covid-19  di  Wuhan  berawal  pada  tanggal  30 Desember  2019  dimana  Wuhan  Municipal  Health Committee  mengeluarkan  pernyataan “ urgent  notice on  the  treatment  of  pneumonia  of  unknown  cause” . Penyebaran  virus Corona ini  sangat  cepat  bahkan sampai ke lintas negara. Sampai saat ini terdapat 212 negara yang mengkorfirmasi terkena virus Corona [3]. Penelitian ke tujuh disusun oleh Indah Fitri Astuti dan  Zainal  Arifin  dengan  judul  “Peramalan  Tingkat Kemiskinan  Penduduk  Provinsi  Kalimantan  Timur Menggunakan Metode Double Exponential Smoothing “.  Kemiskinan merupakan masalah kompleks tentang kesejahteraan yang di pengaruhi oleh berbagai faktor yang  saling  berkaitan,  antara  lain  tingkat  pendapatan masyarakat,  pengangguran,  kesehatan,  pendidikan, akses  terhadap  barang  dan  jasa,  lingkungan  dan geografis.  Esensi  kemiskinan  menyangkut  kondisi tidak  memiliki  cukup  uang  untuk  memenuhi kebutuhan dasar hidup, terutama aspek konsumsi dan pendapatan.  (Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  telah dilakukan,  maka  dapat  diambil  beberapa  kesimpulan membangun  sistem  peramalan  tingkat  kemiskinan dengan  menggunakan  metode Double  Exponential Smoothing (DES) sebagai  metode untuk  meramalkan tingkat kemiskinan penduduk di Provinsi Kalimantan Timur  dan  metode Mean  Absolute  Percentage  Error (MAPE) untuk mengetahui nilai error [4].
Penelitian  ketiga  menurut  Ali  Ikhwan  dan  Nuri Aslami  yang  berjudul  “Implementasi  Data Mining Untuk  Manajemen  Bantuan  Sosial  Menggunakan Algoritma K-Means “Untuk  merancang  sebuah aplikasi  yang  akan  digunkan  dengan  algoritma k- means untuk  mengevaluasi  kelompok  prioritas penerima PKH bagi keluarga berpenghasilan rendah di kecamatan  Medan  Tembung.  Melalui  penggunaan Algoritma K-Means dalam  proses klasterisasi data penerima  PKH,  maka  diprediksi  akan  ditentukan kelompok  prioritas  dan  nomor klaster yang  paling tepat/akurat untuk data penerima PKH di Kecamatan Medan  Tembung  kedepannya,  memastikan  bahwa data tidak salah arah. Sebuah perangkat lunak berbasis Desktop  Programming yang  dimaksudkan  untuk menjadi solusi pemecahan masalah telah dikembangkan dalam menanggapi masalah yang telah diidentifikasi [5] .
Penelitian ke empat yang disusun oleh Nugroho Arif Sudibyo dan Ardymulya Iswardani dengan judul
“  Penerapan  Data Mining pada  Jumlah  Penduduk Miski  di  Indonesia  “  Perekonomian  yang  cenderung menurun  mengakibatkan  jumlah  penduduk  miskin  di Indonesia  menngakibatkan  jumlah  penduduk  miskin yang  meningkat.  Jumlah  prenduduk  miskin  di Indonesiatren  nya  cenderung  menurun  akan  tetapi maret 2020 mengalami peningkatan,  [6].

## 2.2. Algoritma K-Means
K-means adaIah sejenis aIgoritma yang digunakan  untuk  mengeIompokkan  item  serupa menjadi  satu.  Pendekatan K-means adaIah  contoh teknik pemodeIan dan anaIisis data tanpa pengawasan (dipandu  sendiri)  yang  menggunakan  skema  partisi untuk mengkIasifikasikan data [7].

## 2.3. Penduduk Miskin
Kemiskinan adalah suatu kondisi ketidakmampuan  secara  ekonomi  untuk  memenuhi standar  hidup  rata-rata  masyarakat  di  suatu  daerah. Kondisi  ketidakmampuan  ini  ditandai  dengan rendahnya  kemampuan  pendapatan  untuk  memenuhi kebutuhan  pokok  baik  berupa  pangan,  sandang, maupun  papan.  Kemiskinan  memiliki  dampak  pada penurunan  kualitas  hidup,  menghambat  terciptanya sumberdaya  manusia  unggul,  menciptakan  beban sosial ekonomi masyarakat, meningkatkan kriminalitas  dan  menurunkan  ketertiban  umum. Kemiskinan  didefinisikan  sebagai  ketidakmampuan individu dalam memenuhi kebutuhan dasar [8].

## 2.4. Data Mining
Data mining adalah proses yang mempekerjakan  satu  atau  lebih  teknik  pembelajaran komputer ( machine learning ) untuk menganalisis dan menghasilkan pengetahuan ( knowladge ) secara otomatis.  Definisi  lain  dian-  taranya  adalah pembelajaran  berbasis  induksi  ( induction-based learning ) adalah proses pembentukan definisi- definisi konsep umum yang dilakukan dengan cara mengobservasi  contoh-contoh  spesifik  dari  konsep- konsep yang akan dipelajari. Knowledge Discovery in Database (KDD)  adalah  penerapan  metode saintifik pada data  mining .  Dalam  konteks  ini  data  mining merupakan  satu  langkah  dari  proses Knowledge Discovery in Database (KDD) [9].

## 3. METODE PENELITIAN
Metode yang digunakan untuk pada penelitian ini menggunakan  Metode K-Means Clustering Adapun objek  pada  penelitian  ini  menggunakan  data  yang diambil  dari  data.  Data  dapat  di  kelompokan berdasarkan clustering dengan  metode k-means . Setelah cluster terbentuk,  dapat  dilakukan  analisis terhadap hasil clustering dengan mengambil nilai rata- rata  kemiskinan  terendah  dan  tertinggi  dari  setiap cluster .
3.1. Teknik Pengumpulan Data
Teknik  pengumpulan  data  pada  penelitian  ini yaitu bersumber dari website dapat dilakukan melalui web scraping. Web scraping merupakan  proses pengumpulan data dan informasi dari sebuah website secara otomatis dan spesifik. Teknik ini memudahkan pengumpulan data sekunder secara praktis dan efisien, trutama  ketika  data  yang  ingin  diambil  berukuran besar.  Selain  web scraping teknik  pengumpulan  data dapat dilakikan dengan melalui web crawling, akses ke situs resmi pemerintahan atau perusahaan, serta studi literature. Oleh karena itu , web scraping merupakan salah  satu  metode  yang efektif untuk  mengumpulkan data  sekunder  dari  website  dengan  cara  yang  praktis dan efisien.

## 3.2. Teknik Analisis Data
Teknik  analisis  yang  digunakan  pada  penelitian ini  adalah  menggunakan Knowledge  Discovery  in
Databases (KDD). Knowledge Discovery in Databases (KDD)  adalah  sekumpulan  proses  utnuk menggali dan menganalisis sejumlah besar himpunan data dan mengekstrak informasi dan pengetahuan yang berguna.  Langkah-langkah  proses  KDD  dapat ditampilkan pada Gambar 1.
Gambar 1. Teknik Analisis Data
a) Data selection
Data  seleksi  dilakukan  untuk  menganalisis  data.
Data yang diperoleh yaitu sebanyak 513 data yang diambil dari
link
website
yaitu https://data.go.id/home . b) Data Preprocessing Data  proses  ini  dilakukan menggunakan tool spoon yang terdapat pada PDL . Spoon adalah user interface untuk  merancang  atau  menjalankan transformastion.
c) Data Transformation Data Transformation suatu proses data yang sudah dipilih  sesuai  proses  data  yang  dicari  atau  sesuai informasi yang ingin dicari dalam basis data.
d) Data Mining Data mining merupakan  proses  pencarian  sebuah pola  yang  unik  dalam  sebuah  data  terpilih  sesuai dengan tujuan Knowledge Discovery in Databases
KDD dengan menggunakan metode tertentu .
e) Evaluasi Evaluasi  pola  berfungsi  untuk  mengindentifikasi pola-pola  unik  dari  kumpulan  data  yang  diproses menggunakan  data  mining  hingga  menghasilkan sebuah  pengetahuan  baru  yang  sesuai  dengan penelitian  yang  dituju.  Knowledge  Presentation Proses  terakhir  dari  tahapan  KDD  adalah presentasi  pengetahuan  yang  bertujuan  untuk menginformasikan  hasil  keputusan  yang  didapat dan  sebagai  penerjemah  hasil  akhir  dari  data mining.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dataset  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini berupa  data  primer  yang  bersumber  dari website dan mendapat 513 data text, dan 8 atribut diantaranya Id, nama kabupaten, nama provinsi, satuan ribu jiwa, kode provensi,  kode  kabupaten,  jumlah  penduduk,  dan tahun. Dapat dilihat pada gambar 2.
Gambar 2. Dataset

## 4.1. Data Selection
Langkah pertama yang dilakukan adalah seleksi data yang akan dilakukan dalam analisis yaitu dengan memilih  operator  " Read  Excel "  dalam RapidMiner. Pemilihan  ini  disebabkan  oleh  format  dataset  yang digunakan,  yaitu  dalam  bentuk  file Excel. Operator read excel dapat dilihat pada Gambar 3.
Gambar 3 . Operator read excel
Setelah operator dipilih,  langkah  selanjutnya adalah  memilih  " Import Data"  untuk  menginisiasi proses  impor  dataset.  Dataset  akan  dimasukkan  ke dalam  proses  pengolahan  data  dalam RapidMiner. Adapun proses seleksi data tersebut dapat dilihat pada Gambar 4.
Gambar 4 . Import data ke rapid

## 4.2. Data Processing
Tahap selanjutnya adalah data prepocessing atau pembersihan data dengan memeriksa data dari missing value  dan  pemilihan  atribut  yang  relevan  ( select attributes).

## 4.2.1. Missing Value
Langkah  ini  dimulai  dengan  menjalankan proses " Read Excel " di RapidMiner untuk mengakses dataset  yang  telah  diimpor  sebelumnya.  Setelah dataset terbuka, langkah berikutnya adalah mengeksplorasi  komponen " Missing  Value "  yang terdapat dalam menu statistik perangkat lunak. Tujuan dari langkah ini adalah untuk mengidentifikasi apakah ada duplikasi  data,  kekurangan  data,  atau  kecacatan data dalam dataset yang dapat mengganggu integritas dan keakuratan analisis yang akan dilakukan. Berikut proses missing value dapat dilihat pada Gambar 5.
Gambar 5. Hasil Missing Value
4.2.2. Select Atribut Setelah  menyelesaikan  proses missing  value , langkah selanjutnya dalam tahap preprocessing adalah menggunakan  operator  " Select  Attributes "  dengan menerapkan parameter " Subset " sebagai filter attribute yang digunakan. Oprator select select attribute dapat dilihat pada Gambar 5.
Gambar 6. Oprator Select Attribut
Filter attribute yang digunakan dalam operator ini dapat dilihat pada tabel 1.
Tabel 1. Parameter NO. Parameter Uraian 1. Type Include Attributes 2. Attribute Filter Type A Subset 3. Select Subset Select Attributes
Dalam konteks ini digunakan 7 atribut dari total 8  atribut  yang  akan  di  analisis,  atribut  yang  dipilih untuk  dihilangkan  adalah  atribut  Id.  Bisa  dilihat  dari Gambar  4.4 pada operator  select data.  Sementara  itu, atribut-atribut yang dipilih untuk t etap digunakan atau disertakan  dalam  proses  analisis  lebih  lanjut,  dapat dilihat pada Gambar 7.
Gambar 7. Select Attribut

## 4.3. Data Transformasi
Tahap  transformasi  adalah  kegiatan  mengubah atribut  ke  dalam  type  data  yang  sesuai  dengan ketentuan  algoritma K-Means untuk  analisis  lebih lanjut, Kemudian data dinormalisasi untuk memastikan skala yang konsisten.
4.3.1. Nominal To Numerical Langkah selanjutnya adalah melakukan transformasi data  dari  tipe  nominal  ke  tipe  numerik. Hal  ini  dapat  dilakukan  dengan  menggunakan operator " Nominal  to  Numerical ".  Seperti  yang terlihat pada Gambar 8.

## Gambar 8. Nominal to Numerical
Ini  bertujuan  untuk  mengubah  variabel  atau atribut dengan tipe data nominal menjadi representasi numerik  yang  sesuai.  Seperti,  mengubah  kategori- kategori  pada atribut yang  bertipe nominal menjadi nilai-nilai  numerik  yang  dapat  diolah  lebih  lanjut dalam analisis data. Dengan menggunakan paramater yang dipaparkan pada Tabel 2.
Tabel 2. Parameter Nominal To Numerical No Parameter Uraian 1. Attribute Filter Type Subset 2. Attributes Select Attributes 3. Coding Type Coding Type
Penggunaan  operator nominal  to  numerical pada  proses transformasi data  dapat  dilihat  pada Gambar 9.
Gambar 9. Proses Nominal to Numerical
Dengan  demikian,  ketika  hasil  evaluasi menunjukkan  nilai  DBI  yang  paling  minimal  atau mendekati 0 pada percobaan K=3, hal ini menandakan kesesuaian yang baik dalam penentuan jumlah klaster , sehingga  tidak  perlu  melanjutkan  percobaan  lebih lanjut  setelah  percobaan  keempat  Informasi  ini direpresentasikan  dalam  tabel  hasil  percobaan  yang menunjukkan nilai-nilai Davies Bouldin Index terkait dengan  berbagai  nilai  K  yang  diuji  coba pada proses klasterisasi. Sebagaimana dapat terlihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Penentuan K Optimal Cluster (K) Davies Bouldin Index (DBI) 2 0.124 3 0.115 4 0.116 5 0.119
K-Optimal  merupakan  konsep  dalam  analisis data  yang  terkait  dengan  pemilihan  nilai  k  yang
optimal  dalam  algoritma k-means  clustering .  Nilai  k adalah  jumlah clus ter  yang  digunakan  dalam  proses pengelompokan data.
K-Optimal  merupakan  konsep  dalam  analisis data  yang  terkait  dengan  pemilihan  nilai  k  yang optimal  dalam  algoritma k-means  clustering .  Nilai  k adalah  jumlah clus ter  yang  digunakan  dalam  proses pengelompokan data.
Dalam K-Means  Clustering pemiihan  nilai  k yang optimal adalah proses untuk menentukan jumlah grup  yang  tepat  untuk  membagi  data,  dan  ini  dapat dilakukan dengan menggunakan metode seperti elbow method,  silhouette  coefficient, atau  kombinasi  dari beberapa kriteria.
Hasil  visualisasi cluster model  tersebut  di kelompokkan  berdasarkan  nama  Kabupaten/Kota  di Jawa  Barat. Cluster model  dapat  dilihat  berdasarkan nama kabupaten/Kota dapat dilihat pada Gambar 10.
Gambar 10. Cluster Model
Dalam  analisis  hasil Clustering tersebut, terlihat  bahwa Cluster 0  memiliki  205  jumlah penduduk,  mewakili  kumpulan  data  dengan  kategori jumlah  penduduk  miskin  sedang.  Sementara  itu, Cluster 1  memiliki  255  jumlah  penduduk,  mewakili Kumpulan  data  dengan  kategori  jumlah  penduduk miskin  tinggi.  Sedangkan Cluster 2  memiliki  83 jumlah  pendudk  miskin,  mewakili  kumpulan  data dengan kategori jumlah penduduk miskin rendah.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  hasil  penelitian, clustering dataset jumlah penduduk miskin di Jawa Barat menggunakan algoritma K-Means melalui pengujian data yang telah diolah  menggunakan RapidMiner dapat  disimpulkan sebagai berikut :  Berdasarkan pengujian di atas maka ditemukan  hasil  DBI  0,115  dari clustering jumlah penduduk  miskin  di  Jawa  Barat.  Dari  hasil  analisis, tiga klaster utama berhasil diidentifikasi, menunjukkan  penduduk  miskin  yang  paling  banyak berada di Kabupaten Kuningan, Ciamis, Majalengka, Sumedang, Subang, Karawang, Tasik, Ciamis. Klaster 1  menandakan  penduduk  miskin  terdapat  225 penduduk, Klaster 2  menampilkan penduduk  83 penduduk, sementara Klaster 0 menunjukkan terdapat 205 penduduk. Evaluasi menggunakan Davies Bouldin
Index (DBI). Davies  Bouldin  Index merupakan metode validasi cluster yang digunakan untuk evaluasi kuantitatif  dari  hasil clustering ,  nilai  DBI  bertujuan untuk  memaksimalkan  jarak intercluster antara  satu dengan  cluster  yang  lain. Davies  Boulding  Index menegaskan  kualitas  pemisahan klaster yang  baik pada  pengelompokkan  menjadi  tiga klaster (K=3), dengan  nilai  DBI  yang  dihasilkan  mendekati  0  yaitu 0.115 dengan jarak rata-rata centroid dari tiap cluster yang optimal terdapat pada cluster 1 dengan average within centroid distance 478.133.
Dari  temuan  yang  dihasilkan  dalam  penelitian ini,  peneliti  menyadari  bahwa  terdapat  kekurangan dalam  penelitian  yang  dilakukan.  Hal  ini  terkait dengan batasan waktu, keterbatasan pengetahuan, dan juga  keterbatasan  dalam  ruang  lingkup  topik penelitian.  Untuk  mengatasi  kekurangan  ini  dan meningkatkan  kesempurnaan  penelitian,  sejumlah saran dapat diberikan sebagai berikut:
Pengembangan  lebih  lanjut  dari  penelitian  ini, anda  dapat  mencoba  untuk  menggunakan  algoritma lain,  seperti  algoritma Fuzzy  C-Means ,  algoritma K- Nearest Neighbor (KNN) dan lain-lain.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Y.  R.  Sari,  A.  Sudewa,  D.  A.  Lestari,  and  T.  I. Jaya,  “Penerapan  Algoritma  K-Means  Untuk Clustering  Data  Kemiskinan  Provinsi  Banten Menggunakan  Rapidminer,” CESS  (Journal Comput.  Eng.  Syst.  Sci. ,  vol.  5,  no.  2,  p.  192, 2020, doi: 10.24114/cess.v5i2.18519.
[2]  M.  Guntara  and  N.  Lutfi,  “Optimasi  Cacah Klaster  pada  Klasterisasi  dengan  Algoritma KMeans Menggunakan Silhouette Coeficient dan Elbow  Method,” JuTI  “Jurnal  Teknol. Informasi,” vol.  2,  no.  1,  p.  43,  2023,  doi: 10.26798/juti.v2i1.944.
[3]  A. H. Ardiansyah, W. Nugroho, N. H. Alfiyah, R. A.  Handoko,  and  M.  A.  Bakhtiar,  “Penerapan Data  Mining  Menggunakan  Metode  Clustering
untuk  Menentukan  Status  Provinsi  di  Indonesia 2020,” Semin.  Nas.  Inov.  Teknol. ,  vol.  4,  no.  3, pp. 329–333, 2020.
[4]  I. Ferima Talia, I. Fitri Astuti, and P. Studi Ilmu Komputer Fakultas Ilmu Komputer dan
Teknologi  Informasi,  “Peramalan  Tingkat Kemiskinan  Penduduk  Provinsi  Kalimantan Timur Menggunakan Metode Double
Exponential  Smoothing  Zainal  Arifin,” Pros. Semin. Nas. Ilmu Komput. dan Teknol. Inf. , vol. 4, no. 2, pp. 121–127, 2019.
[5]  A.  Ikhwan  and  N.  Aslami,  “Implementasi  Data Mining  untuk  Manajemen  Bantuan  Sosial Menggunakan  Algoritma  K-Means,” J.  Teknol. Inf. ,  vol.  4,  no.  2,  pp.  208–217,  2020,  doi: 10.36294/jurti.v4i2.2103.
[6]  Nugroho  Arif  Sudibyo,  Ardymulya  Iswardani, Kartika Sari, and Siti Suprihatiningsih, “Penerapan Data Mining Pada Jumlah Penduduk Miskin  Di  Indonesia,” J.  Lebesgue    J.  Ilm. Pendidik. Mat. Mat. dan Stat. , vol. 1, no. 3, pp.
199–207, 2020, doi: 10.46306/lb.v1i3.42.
[7]  Rahmawati,
“Menentukan Tingkat Kesejahteraan  Provinsi  Kalimantan  Tengah Dengan Penerapan Algoritma K-Means
Clustering  Menggunakan  RapidMiner,” J. Penerapan Sist. Inf. , vol. 4, no. 1, pp. 105–115, 2023.
[8]  D.  Septiadi  and  M.  Nursan,  “Pengentasan Kemiskinan Indonesia: Analisis Indikator Makroekonomi  Dan  Kebijakan  Pertanian,” J. Hexagro , vol. 4, no. 1, 2020, doi: 10.36423/hexagro.v4i1.371.
[9]  Yuda  Irawan,  “Penerapan  Data  Mining  Untuk Evaluasi  Data  Penjualan  Menggunakan  Metode Clustering  Dan  Algoritma  Hirarki  Divisive  Di Perusahaan Media World Pekanbaru,” J. Teknol. Inf. Univ. Lambung Mangkurat , vol. 4, no. 1, pp.
13–20, 2019, doi: 10.20527/jtiulm.v4i1.34.